- 人工智能与信息社会 - 北京大学
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folder:人工智能与信息社会 - 北京大学
folder:9 8人工智能与人类社会未来
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- 人工智能原理 - 北京大学
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folder:人工智能原理 - 北京大学
folder:9 Part V. Learning： Chapter 9. Perspectives about Machine Leaning
folder:12 Part V. Learning： Chapter 12. Models in Machine Learning
folder:3 Part II. Searching： Chapter 3. Solving Problems by Search
folder:1 Part I. Basics： Chapter 1. Introduction
folder:4 Part II. Searching： Chapter 4. Local Search and Swarm Intelligence
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folder:8 Part IV. Planning： Chapter 8. Classic and Real-world Planning
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folder:7 Part III. Reasoning： Chapter 7. Reasoning by Knowledge
folder:9.4 Three Perspectives on Machine Learning
folder:9.3 Why Different Perspectives
folder:9.1 What is Machine Learning
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folder:1.4 The State of The Art
folder:1.1 Overview of Artificial Intelligence
folder:1.2 Foundations of Artificial Intelligence
folder:4.2 Local Search Algorithms
folder:4.3 Optimization and Evolutionary Algorithms
folder:4.1 Overview
folder:4.4 Swarm Intelligence and Optimization
folder:2.3 Task Environments
folder:2.5 Category of Intelligent Agents
folder:2.1 Approaches for Artificial Intelligence
folder:2.4 Intelligent Agent Structure
folder:2.2 Rational Agents
folder:8.5 Decision-theoretic Planning
folder:8.1 Planning Problems
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folder:5.3 Alpha-Beta Pruning
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folder:6.4 Local Search for CSPs
folder:6.2 Constraint Propagation： Inference in CSPs
folder:6.1 Constraint Satisfaction Problems (CSPs)
folder:6.5 The Structure of Problems
folder:6.3 Backtracking Search for CSPs
folder:11.2 Unsupervised Learning Paradigm
folder:11.4 Other Learning Paradigms
folder:11.3 Reinforcement Learning Paradigm
folder:7.5 Bayesian Networks
folder:7.3 Representation using Logic
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